当前位置: 首页 > news >正文

Linux系统性能优化实战经验

1、影响Linux系统性能的因素一般有哪些?

Linux系统的性能受多个因素的影响。以下是一些常见的影响Linux系统性能的因素:

  • CPU负载:CPU的利用率和负载水平对系统性能有直接影响。高CPU负载可能导致进程响应变慢、延迟增加和系统变得不稳定。

  • 内存使用:内存是系统运行的关键资源。当系统内存不足时,可能会导致进程被终止、交换分区使用过多以及系统性能下降。

  • 磁盘I/O:磁盘I/O性能是影响系统响应时间和吞吐量的重要因素。高磁盘I/O负载可能导致延迟增加、响应变慢和系统性能下降。

  • 网络负载:网络流量的增加和网络延迟会对系统性能产生影响。高网络负载可能导致网络延迟增加、响应变慢和系统资源竞争。

  • 进程调度:Linux系统使用进程调度器来管理和分配CPU资源。调度算法的选择和配置会影响进程的优先级和执行顺序,从而影响系统的响应能力和负载均衡。

  • 文件系统性能:文件系统的选择和配置对磁盘I/O性能有影响。不同的文件系统可能在性能方面有所差异,适当的文件系统选项和调整可以改善系统性能。

  • 内核参数:Linux内核有许多可调整的参数,可以影响系统的性能和行为。例如,TCP/IP参数、内存管理参数、文件系统缓存等。适当的内核参数调整可以改善系统的性能和资源利用率。

  • 资源限制和配额:在多用户环境中,资源限制和配额的设置可以控制每个用户或进程可使用的资源量。适当的资源管理可以避免某些进程耗尽系统资源而导致性能问题。

这些因素之间相互关联,对系统性能产生综合影响。为了优化Linux系统性能,需要综合考虑并适当调整这些因素,以满足特定的需求和使用情况。

2、快速排除故障的办法?

1.CPU 性能分析

利用 top、vmstat、pidstat、strace 以及 perf 等几个最常见的工具,获取 CPU 性能指标后,再结合进程与 CPU 的工作原理,就可以迅速定位出 CPU 性能瓶颈的来源。

比如说,当你收到系统的用户 CPU 使用率过高告警时,从监控系统中直接查询到,导致 CPU 使用率过高的进程;然后再登录到进程所在的 Linux 服务器中,分析该进程的行为。你可以使用 strace,查看进程的系统调用汇总;也可以使用 perf 等工具,找出进程的热点函数;甚至还可以使用动态追踪的方法,来观察进程的当前执行过程,直到确定瓶颈的根源。

2.内存性能分析

可以通过 free 和 vmstat 输出的性能指标,确认内存瓶颈;然后,再根据内存问题的类型,进一步分析内存的使用、分配、泄漏以及缓存等,最后找出问题的来源。

比如说,当你收到内存不足的告警时,首先可以从监控系统中。找出占用内存最多的几个进程。然后,再根据这些进程的内存占用历史,观察是否存在内存泄漏问题。确定出最可疑的进程后,再登录到进程所在的 Linux 服务器中,分析该进程的内存空间或者内存分配,最后弄清楚进程为什么会占用大量内存。

3.磁盘和文件系统 I/O 性能分析

当你使用 iostat ,发现磁盘 I/O 存在性能瓶颈(比如 I/O 使用率过高、响应时间过长或者等待队列长度突然增大等)后,可以再通过 pidstat、 vmstat 等,确认 I/O 的来源。接着,再根据来源的不同,进一步分析文件系统和磁盘的使用率、缓存以及进程的 I/O 等,从而揪出 I/O 问题的真凶。

比如说,当你发现某块磁盘的 I/O 使用率为 100% 时,首先可以从监控系统中,找出 I/O 最多的进程。然后,再登录到进程所在的 Linux 服务器中,借助 strace、lsof、perf 等工具,分析该进程的 I/O 行为。最后,再结合应用程序的原理,找出大量 I/O 的原因。

4.网络性能分析

而要分析网络的性能,要从这几个协议层入手,通过使用率、饱和度以及错误数这几类性能指标,观察是否存在性能问题。比如 :

在链路层,可以从网络接口的吞吐量、丢包、错误以及软中断和网络功能卸载等角度分析;

在网络层,可以从路由、分片、叠加网络等角度进行分析;

在传输层,可以从 TCP、UDP 的协议原理出发,从连接数、吞吐量、延迟、重传等角度进行分析;

比如,当你收到网络不通的告警时,就可以从监控系统中,查找各个协议层的丢包指标,确认丢包所在的协议层。然后,从监控系统的数据中,确认网络带宽、缓冲区、连接跟踪数等软硬件,是否存在性能瓶颈。最后,再登录到发生问题的 Linux 服务器中,借助 netstat、tcpdump、bcc 等工具,分析网络的收发数据,并且结合内核中的网络选项以及 TCP 等网络协议的原理,找出问题的来源。

相关文章:

Linux系统性能优化实战经验

1、影响Linux系统性能的因素一般有哪些? Linux系统的性能受多个因素的影响。以下是一些常见的影响Linux系统性能的因素: CPU负载:CPU的利用率和负载水平对系统性能有直接影响。高CPU负载可能导致进程响应变慢、延迟增加和系统变得不稳定。 …...

2024广东省职业技能大赛云计算赛项实战——Ansible部署Zabbix

Ansible部署Zabbix 前言 今年的比赛考了一道Ansible部署Zabbix的题目,要求就是用两台centos7.5的云主机,一台叫ansible,一台叫node,使用对应的软件包,通过ansible节点控制node节点安装zabbix服务。这道题还是算比较简…...

Linux—— ansible循环

1.如果有大量的变量要定义,如果多个变量本身类型相同或类似 再比如,同一个剧本,给主机同时安装多个软件包 按照已有的用法,每个软件包都对应不同变量,还会涉及到改剧本 2.现在可以用清单,以及playbook里…...

RabbitMQ 开发指南

连接RabbitMQ 连接方式一: 也可以选择使用URI的方式来实现 连接方式二: Connection接口被用来创建一个Channel,在创建之后,Channel可以用来发送或者接收消息。 Channel channel conn.createChannel();使用交换器和队列 声明…...

ElasticSearch学习笔记(二)文档操作、RestHighLevelClient的使用

文章目录 前言3 文档操作3.1 新增文档3.2 查询文档3.3 修改文档3.3.1 全量修改3.3.2 增量修改 3.4 删除文档 4 RestAPI4.1 创建数据库和表4.2 创建项目4.3 mapping映射分析4.4 初始化客户端4.5 创建索引库4.6 判断索引库是否存在4.7 删除索引库 5 RestClient操作文档5.1 准备工…...

python离线安装第三方库、及其依赖库(单个安装,非批量移植)

文章目录 1.外网下载第三方库、依赖库2.内网安装第三方库3.补充附录内网中离线安装python第三方库,这时候只能去外网手动下载第三方库,再传回内网进行安装。 问题是python第三方库往往有其前置依赖包,你很难清楚某个第三方库依赖的是哪些依赖包,更难受的是依赖包可能还有其…...

昨天发的 npm 包,却因为 registry 同步问题无法安装使用

用过 HBuilderX 云打包的都知道,云上面的 Android 环境很有限,其实并不能覆盖 uniapp 生态所有的版本,甚至说只能覆盖最新的一两个版本。 如果你需要用到 HBuilderX 安卓云打包,就必须及时跟进 HBuilderX 的版本更新,…...

Redis 数据恢复及持久化策略分析

在分布式系统中,Redis作为高性能的键值存储数据库,广泛应用于缓存、会话管理、消息队列等场景。对于Redis数据的可靠性,持久化是至关重要的一环。当Redis宕机时,如何恢复数据成为一个关键问题。这篇文章将详细分析Redis的数据恢复…...

vscode 快捷键侧边栏

_____ 配置 vscode 快捷键 visual studio code - open explorer and close sidebar with the same key - Stack Overflow { "key": "ctrlshifte", // when Explorer not open // "command": "workbench.view.explorer", // either…...

FreeRTOS:1、任务通知vTaskNotifyGiveFromISR保证实时性

文章目录 背景解释意义 背景 首先,我们看以下代码: #include "FreeRTOS.h" #include "task.h"TaskHandle_t s_task_handle NULL;void vTaskFunction(void *pvParameters) {for (;;) {// 等待通知ulTaskNotifyTake(pdTRUE, portMA…...

监督学习:从数据中学习预测模型的艺术与科学

目录 引言 一、监督学习的基本概念 1、数据集 2、特征 3、标签 4、模型 二、监督学习的原理和方法 1、基本原理 2、常用方法 三、监督学习的定义与分类 1、 定义 2.、分类 四、为什么是监督学习? 1、 明确的学习目标 2、高准确率 3、易于评估 4、 …...

深入理解Java虚拟机(JVM)中的垃圾回收器

垃圾回收(Garbage Collection, GC)是现代编程语言中用于管理内存的重要机制,特别是在Java虚拟机(JVM)中。 它的基本原理是自动检测和释放不再被程序使用的内存,以避免内存泄漏和提高程序执行效率。 1.GC的基…...

视频集市新增支持多格式流媒体拉流预览

流媒体除了常用实时流外还有大部分是以文件的形式存在,做融合预览必须要考虑多种兼容性能力,借用现有的ffmpeg生态可以迅速实现多种格式的支持,现在我们将按需拉流预览功能进行了拓展,正式支持了ffmpeg的功能,可快捷方…...

定时器-前端使用定时器3s轮询状态接口,2min为接口超时

背景 众所周知,后端是处理不了复杂的任务的,所以经过人家的技术讨论之后,把业务放在前端来实现。记录一下这次的离大谱需求吧。 如图所示,这个页面有5个列表,默认加载计划列表。但是由于后端的种种原因,这…...

python实践笔记(二): 类和对象

1. 写在前面 最近在重构之前的后端代码,借着这个机会又重新补充了关于python的一些知识, 学习到了一些高效编写代码的方法和心得,比如构建大项目来讲,要明确捕捉异常机制的重要性, 学会使用try...except..finally&…...

指定GPU跑模型

加上一个CUDA_VISIBLE_DEVICES0,2就行了,使用0卡和2卡跑模型,注意多卡有时候比单卡慢,4090无NVlink,数据似乎是通过串行的方式传输到多个gpu的,只不过单个gpu是并行计算,数据在gpu与gpu之间似乎是串行传输的…...

Windows桌面运维----第五天

1、华为路由怎们配置IP、划分vlan、互通: 1、用户模式→系统模式; 2、进入相关端口,配置IP地址; 3、开通相应vlan,设置vlanX、IP地址; 4、绑定相关端口,设置端口类型; 5、电脑设置IP&#…...

bash和dash的区别(及示例)

什么是bash、dash Bash(GNU Bourne-Again Shell)是许多Linux平台的内定Shell,事实上,还有许多传统UNIX上用的Shell,像tcsh、csh、ash、bsh、ksh等等。 GNU/Linux 操作系统中的 /bin/sh 本是 bash (Bourne-Again Shell) 的符号链接&#xff0…...

Java基础入门day65

day65 web项目 页面设计 仿照小米官网&#xff0c;将首页保存到本地为一个html页面&#xff0c;再将html页面保存为jsp页面&#xff0c;在项目中的web.xml文件中配置了欢迎页 <welcome-file-list><welcome-file>TypesServlet</welcome-file> </welcome-…...

解密制度的规定和解密工作的具体流程

解密制度是指对于某些敏感的文件或资料,经过一定的时间后,根据相关规定和程序,可以进行解密,解除文件的保密状态,使其可以被公众查阅或利用。解密制度的目的在于确保涉密信息的保密等级与其重要程度相适应,防止涉密信息的泄露和使用不当,同时促进信息公开、传播历史知识…...

实际中常用的网络相关命令

一、ping命令 ping是个使用频率极高的实用程序&#xff0c;主要用于确定网络的连通性。这对确定网络是否正确连接&#xff0c;以及网络连接的状况十分有用。 简单的说&#xff0c;ping就是一个测试程序&#xff0c;如果ping运行正确&#xff0c;大体上就可以排除网络访问层、网…...

机器学习补充

一、数据抽样 数据预处理阶段&#xff1a;对数据集进行抽样可以帮助减少数据量&#xff0c;加快模型训练的速度/减少计算资源的消耗&#xff0c;特别是当数据集非常庞大时&#xff0c;比如设置sample_rate0.8.平衡数据集&#xff1a;通过抽样平衡正负样本&#xff0c;提升模型…...

机器学习——RNN、LSTM

RNN 特点&#xff1a;输入层是层层相关联的&#xff0c;输入包括上一个隐藏层的输出h1和外界输入x2&#xff0c;然后融合一个张量&#xff0c;通过全连接得到h2&#xff0c;重复 优点&#xff1a;结构简单&#xff0c;参数总量少&#xff0c;在短序列任务上性能好 缺点&#x…...

Java项目学习(员工管理)

新增、员工列表、编辑员工整体代码流程与登录基本一致。 1、新增员工 RestController RequestMapping("/admin/employee")EmployeeController 类中使用了注解 RestController 用于构建 RESTful 风格的 API&#xff0c;其中每个方法的返回值会直接序列化为 JSON 或…...

视觉SLAM14精讲——相机与图像3.3

视觉SLAM14精讲 三维空间刚体运动1.0三维空间刚体运动1.1三维空间刚体运动1.2李群与李代数2.1相机与图像3.1相机与图像3.2 视觉SLAM14精讲——相机与图像3.3 视觉SLAM14精讲相机投影流程双目相机模型 相机投影流程 至此&#xff0c;有关相机三维刚体变换的所有因素已经汇集。…...

【路径规划】基于粒子群结合遗传算法实现机器人栅格地图路径规划

研究方法: 基于粒子群优化算法结合遗传算法的机器人栅格地图路径规划是一种智能算法的应用。它将粒子群优化算法和遗传算法相结合,以寻找最优路径规划解决方案。 研究路线: 理论研究:了解粒子群优化算法和遗传算法的基本原理,并掌握相关的路径规划理论知识。 算法设计:…...

内容安全复习 9 - 身份认证系统攻击与防御

文章目录 基于生物特征的身份认证系统概述基于生物特征的身份认证 人脸活体检测检测方法未解决问题 基于生物特征的身份认证系统概述 作用&#xff1a;判别用户的身份、保障信息系统安全。 是识别操作者身份的过程&#xff0c;要保证其**物理身份&#xff08;现实&#xff0…...

Python-gui开发之Pycharm+pyside6/Pyqt6环境搭建

Python-gui开发之Pycharm+pyside6/Pyqt6环境搭建 软件版本一、软件安装1、Python安装2、Pycharm安装3、pyside6或pyqt6安装①安装pyside6②安装PyQt6和pyqt6-tools二、Pycharm项目配置1、插件安装2、新建项目以及环境配置3、包管理安装三、在Pycharm中配置PySide61、pyside6 Qt…...

大数据开发语言Scala入门 ,如何入门?

Ai文章推荐 1 作为程序员&#xff0c;开发用过最好用的AI工具有哪些&#xff1f; 2 Github Copilot正版的激活成功&#xff0c;终于可以chat了 3 idea,pycharm等的ai assistant已成功激活 4 新手如何拿捏 Github Copilot AI助手&#xff0c;帮助你提高写代码效率 5 Jetbrains的…...

【人机交互 复习】第1章 人机交互概述

人机交互的知识点碎&#xff0c;而且都是文字&#xff0c;过一遍脑子里什么都留不下&#xff0c;但是背时间已经来不及了&#xff0c;最好还是找题要题感吧&#xff0c;加深印象才是做对文科的关键 一、概念 1.人机交互&#xff08;Human-Computer Interaction,HCI)&#xff1…...

asp网站 访问 变慢 监测/seo资源网站排名

哈喽&#xff0c;大家好&#xff0c;好久不见&#xff0c;深表歉意。今天我们来讲一讲&#xff0c;目前各智能家居品牌的通讯协议都行哪些。为什么要讲协议&#xff1f;我们都知道&#xff0c;真正的智能家居系统是一套集成系统&#xff0c;而不是单个系统。如何将各个子系统联…...

wordpress密码查看/北京网站托管

2018年1月8日&#xff0c;笔墨由此刻开始......转载于:https://www.cnblogs.com/liangwh520/p/8241917.html...

做整合营销的网站/网络销售哪个平台最好

最近温故了一下 python 基础知识&#xff0c;有新的理解&#xff0c;整理在此&#xff0c;以便以后查阅或纠正。 本文描述一下静态方法和类方法&#xff0c;引出装饰器的概念&#xff0c;在下一篇博文中记录。 先举例&#xff0c;看效果&#xff1a; 1 class MyClass:2 def…...

wordpress 多说 登陆/搜狗整站优化

题目传送门 开始就想直接正向跑一遍Dij把到各点的最短路加起来即可&#xff0c;后来发现与样例少了些&#xff0c;于是再读题发现需要也求出学生们回来的最短路。 但是注意到本题是有向图&#xff0c;如果是无向图就好说。 那么我们怎么解决&#xff1f;可以建一个反图。于是本…...

做网站如何用模板/信息流广告投放

突然意识到很多东西没有用好&#xff0c;只是一知半解&#xff0c;现在要一边学习一边整理了。 如R&#xff0c;python等 转载于:https://www.cnblogs.com/llsnnu/p/4324687.html...

做电子商务网站建设工资多少/seo泛目录培训

java交流群&#xff1a;扫码加群群满100人后需要群主邀请的&#xff0c;请加下方微信号&#xff0c;备注“入群”关注微信公众号【非典型互联网】&#xff0c;回复“入群”&#xff0c;可进所有互联网交流群&#xff1b;java干货资源下载&#xff1a;扫码关注微信公众号&#x…...